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编程语言-基于MATLAB相机标定系统研究与实现.pdf
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编程语言-基于MATLAB相机标定系统研究与实现.pdf
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IV
the same conditions can be corrected for image matching and stitching. In this paper, image
rotation, scaling, brightness changes remain stable under the SIFT (Scale Invariant Feature
Transform) feature matching algorithm early match, and then increase the number of
iterations using RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm for matching points go
wrong, Finally, the issue fade out the right way given a weighted average fusion algorithm
eliminates stitching good marks.
Keywords: camera calibration;bilateral filtering;sub-pixel edge detection;image
matching;weighted fusion;
V
目 录
第一章 绪论 ...................................................................................................................... 1
1.1 研究背景与选题意义 ............................................................................................... 1
1.2 国内外研究现状 ....................................................................................................... 1
1.2.1 计算机视觉研究现状 ......................................................................................... 1
1.2.2 相机标定技术的研究现状 ................................................................................. 2
1.2.3 图像匹配技术研究现状 ..................................................................................... 4
1.3 本文研究主要内容及技术路线 ............................................................................... 5
1.3.1 主要内容 ............................................................................................................. 5
1.3.2 技术路线 ............................................................................................................. 6
第二章 MATLAB 简介及标定系统设计 ........................................................................ 7
2.1 MATLAB 编程语言介绍 ........................................................................................ 7
2.1.1 MATLAB 特点 .................................................................................................... 7
2.1.2 MATLAB 句柄图形 ............................................................................................ 7
2.1.3 用户图形界面及事件响应机制 ......................................................................... 9
2.2 标定系统设计 ......................................................................................................... 10
2.2.1 系统总体设计框架 ........................................................................................... 10
2.2.2 软件系统界面设计 ........................................................................................... 11
2.3 本章小结 .................................................................................................................. 12
第三章 LCD 的标定模板制作与图像处理 ................................................................... 13
3.1 基于 LCD 标定模版制作 ....................................................................................... 13
3.1.1 LCD 简介 ........................................................................................................... 13
3.1.2 使用 LCD 制作标定模板的优势和必要性 ..................................................... 13
3.1.3 基于 LCD 绘制平面格网圆 ............................................................................. 14
3.2 图像圆心坐标提取 ................................................................................................. 15
3.2.1 双边滤波(BILATERAL FILTER) ......................................................................... 18
3.2.2 最大类间方差分割 ........................................................................................... 19
3.2.3 灰度矩的亚像素边缘检测 ............................................................................... 20
3.2.4 实验数据分析 ................................................................................................... 23
VI
3.3 实例结果 ................................................................................................................. 25
3.4 本章小结 ................................................................................................................. 27
第四章 摄像机标定 ......................................................................................................... 29
4.1 标定坐标系 ............................................................................................................. 29
4.2 标定模型 ................................................................................................................. 31
4.2.1 线性模型 ........................................................................................................... 31
4.2.2 非线性模型 ...................................................................................................... 34
4.3 参数优化计算 ......................................................................................................... 36
4.3.1 建立坐标对应关系 ........................................................................................... 37
4.3.2 求初始内外参数 ............................................................................................... 37
4.3.3 求初始畸变系数 ............................................................................................... 38
4.3.4 全局非线性优化计算 ...................................................................................... 39
4.4 图像畸变矫正 ......................................................................................................... 39
4.5 图像拍摄方法 ......................................................................................................... 43
4.6 实验结果与分析 ..................................................................................................... 43
4.7 本章小结 ................................................................................................................. 45
第五章 图像匹配、拼接 ................................................................................................. 46
5.1 图像匹配 ................................................................................................................. 46
5.1.1 SIFT 算法 .......................................................................................................... 46
5.1.2RANSAC 去错 ................................................................................................... 50
5.2 图像拼接去接缝 ..................................................................................................... 50
5.3 实例结果及分析 ..................................................................................................... 51
5.4 本章小结 ................................................................................................................. 55
第六章 结论与展望 ......................................................................................................... 56
6.1 本文结论 ................................................................................................................. 56
6.2 下一步工作 ............................................................................................................. 57
参考文献 ........................................................................................................................... 58
致谢 ................................................................................................................................... 62
第一章 绪论
1
第一章 绪论
1.1 研究背景与选题意义
计算机视觉
[1]
是当前计算机领域研究的一个非常活跃的阶段,该学科的目的在于为
计算机和机器人开发出具有与人类水平相当的视觉能力。各国学者从 20 世纪 60 年代就
开始着手于对计算机视觉的研究。其研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环
境信息的能力。而相机标定参数的精确确定则是图像测量或者计算机视觉中非常关键的
一步,其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响后续工作的继续进行。因而研究相机
标定的方法,提高相机的标定精度,具有十分重大的实际应用价值和重要的理论研究意
义。
虽然目前的数码相机厂家的生成技术已经非常成熟,但它获取的影像仍存在着或大
或小的畸变,若想利用这些拍摄影像来进行高精度测量或者特征点匹配就必须进行相机
畸变差补偿和测定。这些畸变主要包括:径向畸变、切向畸变、薄棱畸变等。
开展相机参数的精确标定,利用标定参数对畸变图像进行校正,对 后期图像的匹配
拼接起着十分重要的作用。
图像匹配是摄影测量和计算机视觉的一个基本问题,它是数字摄影测量自动化的关
键。它是通过一定的匹配算法在两幅或多幅图像之间识别同名点,如二维图像匹配中通
过比较目标区和搜索区中相同大小的窗口的相关系数,取搜索区中相关系数最大所对应
的窗口中心点作为同名点。其实质是在基元相似性的条件下,运用匹配准则的最佳搜索
问题,其核心问题是将不同的分辨率、不同的亮度属性、不同的位置(平移和旋转)、
不同的比例尺、不同的非线性变形的图像对应起来。它在目标物理运动跟踪、目标识别、
三维重建、全景图和目标定位等方面都有广泛的应用。
本文开发了一套使用方便、高效稳定和标定精度高的相机标定系统,使用 MATLAB
语言作为开发语言是因为它能实现高效方便的矩阵和数组运算,有“矩阵实验室”之称,
其强大的数值计算能力相比其他的编程语言有自己的独特优势。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 计算机视觉研究现状
在 20 世纪 60 年代中期,RobertS
[2]
在描述物体形状和空间关系的同时通过程序把
长安大学硕士学位论文
2
多面体的三维结构从数字图像中提取出来,并由此开创了以理解三维场景为目的的计算
机视觉研究。20 世纪 70 年代中期,Marr,Barrow 和 Tenenbanm
[3]
等人通过不断地研究分
析,最终提出一套以二维图像重建物体三维形状为核心的视觉计算的理论。这一理论成
为视觉理论研究领域的主导思想,并在计算机视觉研究上影响深远。
20 世纪 80 年代中期,掀起了全球性计算机视觉的研究热潮,并在此期间取得了不
少成果。随着研究的不断深入,Marr
[4]
视觉理论逐渐显露其在由图像序列求物理精确的
空间几何描述,并定量地确定物体的性质方面存在着困难。到 1979 年,Gibson
[6]
提出
主动视觉发展的道路。到 20 世纪 80 年代中后期,视觉研究与移动式机器人密切结合,
研究工作者着手于物理知识与空间几何方法相结合来研究立体视觉,因而,主动视觉的
研究方法由此产生。利用这种方法可以使很多病态性的问题转变成了良态的。随之,到
了 20 世纪 90 年代初,人们对立体视觉的研究逐渐趋于成熟。近十多年,计算机立体视
觉在特征匹配、三维重建、多摄像机立体视觉等领域取得了重大进步。
1.2.2 相机标定技术的研究现状
目前,传统胶片相机已经完全被数码相机所取代,厂家生产的数码相机也日益完善,
但其拍摄的图像或多或少还是存在着部分畸变。一直以来国内外许多摄影测量和计算机
视觉专家不断地提取各种有效的相机标定方法,这些方法经过不断地改进和创新,极大
地提高相机的标定的精度,目前相机标定理论研究已经相当成熟。
相机标定的方法可分为:传统的相机标定方法、主动视觉摄像机标定方法、摄像机
自标定方法
[6]
。
传统的摄像机标定方法,需要用到标定物,有平板标定物和三维控制场等。它的优
点是适应于任意的摄像机模型,并且标定精度比较高。缺点为:它的标定往往采用非线
性标定求解,需要高精度的标定物,而在我们实际应用中很多情况下使用会不方便。
主动视觉摄像机标定方法,它需要知道摄像机的某些运动信息。其优点在于,它可
以通常线性求解,并且鲁棒性比较高。缺点为:在摄相机运动不清楚或者在无法控制的
场合不能使用。
摄像机自标定方法,它是通过拍摄多幅图像,寻找图像同名点间的对应关系进行标
定。优点为:灵活、实用性强。缺点为:它往往采用非线性标定求解,鲁棒性不高。
一般来说,线性模型计算简单,速度快,但由于没有考虑镜头畸变的影响,线性模
型标定的精度较低。为了提高计算精度,必须考虑非线性模型(即考虑镜头畸变的影响),
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